На сегодняшнем росте +6% решил перепроверить, что говорит квадратичная функция регрессия c r^2 0,88
про текушу стоимость акций Русала

По оси X — Фьючерс на алюминий на Шанхайской бирже с 2019-го года
По оси Y — Дневные цены закрытия котировок акций Русал, так же с 2019-го года
Большая красная точка — это сегодняшний день, на момент поста.
Красная линия — квадратичная функция регресси
Синяя пунктирная линия — линенйная функция регресси

Текущая цена в 84,5 руб. выглядит несколько завышенной на ожиданиях дальнейшего роста цен на алюминий, так как изменения цен на сырьевые товары очень инертны и возможно, кто то знает когда наступит сезонный пик цен.

Всем, привет, давно в бэклоге лежала статья, но руки не доходили перепроверить данные на примере нашего рынка и ввиду сильной волатильности в последние дни имея работающего да же простого робота можно было бы неплохо заработать, но это как то не интересно/не спортивно и хотелось именно ML, так как без ML простой робот без волатильности начинает стабильно сливать, проверено на бэктестах еще давно. 

Обучил сеточку минутками за 18-е число и торговал бэктесом 19-е число доходность по бэктестам 85,6%


Свечи

В ожидании позитивного фин. результата лучше ожиданий и лучше предыдущего квартала, дает высокую вероятность ралли за 21-23 дня до публикации фин. отчета за 4-й квартал 2021 года 2-го февраля, как это было ранее показано на картинке, где в среднем потенциал роста 20% от минимумов.



https://www.tradingview.com/chart/MAGN/aKrQiU8f-Forecast-of-financial-results-for-Q4-21-an-upside-of-20/

В продолжении темы про TransaqConnector для Линукс на GoLang , где описывалась область применения, как анализ исторических данных по всем инструментам, пришло время продемонстрировать.
Для этого был написал за один вечер пример экспортера данных из TRANSAQ в лучшую OLAP базу данные ClickHouse с открытым кодом(open source) от компании Яндекс, с возможностью подключения неройсетки(регрессия) обычно применяется для систем рекомендации товаров

Для запуска вам понадобиться установить docker
И запустить все необходимое локально через docker compose файл
 
Поменять логины и пароли к транзакту на свои, если нет, то можно запросить тестовый доступ в течении 1 минуты на почту.

TransaqConnector под GoLang современный и простой язык код которого нативно может выполняться на любой современной платформе Windows, Linux, MacOS

Так как TransaqConnector поставляется в виде бинарной библиотеки DDL win32  то получить доступ ко всем функция «открытого» API может только программный код под windows.

Соответственно нам нужно программ прокладка под win32, которая будет взаимодействовать с API и основная программа gRPC-клиент на любой платформе с основной логикой работы.

Задача была максимально упростить доступ к API позволяющий получить полный программный доступ к брокерскому счету и инструментам биржи 

• Исторические данные
• Тиковые данные (стакан)
• Котировки по инструментам
• Выставление заявок

docker run kmlebedev/txmlconnector:6.19.2.21.6

Примеры использования:

1. Часть торгового робота с прямым доступом к брокерскому счету.
2. Автоматическая синхронизация всех сделок, например с портфель на смартлабе
3. История сделок в телеграмме
4. Анализ исторических данных по всем инструментам.

Всем привет, предлагаю обсудить самые распространенные и трендовые мифы в анализе фондового рынка, что бы их совместно подтвердить или опровергнуть.

Хочется накидать несколько таких тем и проголосовать лайками, какая получит больше лайков будем проверять.

Примеры возможных тем:

Тах. анализ работает? Если да то какой? берем просую понятную идею и проверять на исторических минутных данных, на любом спектре тикеров.
Если следовать треду, покупаем когда растет, продаем когда падает можно ли иметь стабильный положительный результат и на каких тикерах 
Стоимостной анализ работает? покупаем по историческим данным самые дешевые компании в секторе и продаем через 1 год, есть ли профит ?
Есть ли корреляция стоимости ресурсных компаний с ценой базового материала? и можно ли на этом заработать ?

Можно обсудить в чате Финансовый анализ
По мимо exel, я вооружен минутными историческими данными с объемами, jupyter +matplotlib,  библиотекой тех. анализа